AI Agent Skill 进阶指南：从机制解析到TRAE实战，解锁稳定可靠执行

你是否曾为AI智能体（Agent）的“不听话”、“执行混乱”和“工具荒”而困扰？规则（Rules）写得再详细，Agent也可能视若无睹；Prompt精心打磨，执行时却像无头苍蝇。终结这场混乱的关键，可能就在于 Skill（技能）。

Skill最早由Anthropic公司为其大模型Claude提出，作为一种能力扩展机制。随着这套做法的成熟与社区的广泛接受，Skill已成为大多数Agent开发工具和IDE支持的标准扩展规范。它让Agent从“聊天机器人”进化为了“得力干将”。

01 什么是Skill？—— 封装好的“高级技能包”

一个Skill通常以一个文件夹的形式存在，核心包含三部分内容：一份说明书（SKILL.md）、一堆操作脚本（Script）、以及一些参考资料（Reference）。

具体作用如下：

内容	作用
SKILL.md	通过自然语言描述清楚使用场景、方式、步骤及注意事项等上下文信息。
Script 脚本	Agent可以执行的具体脚本代码（如 .py, .js 文件）。
Reference 引用	参考文档、引用的模板、相关关联的上下文文件信息。

你可以把Skill想象成一个打包好的“技能包”。它将完成某个特定任务所需的领域知识、操作流程、要用到的工具、以及最佳实践全部封装在一起。当AI面对相应请求时，就能像一位经验丰富的专家，有条不紊地自主执行。

一句话总结：如果把Agent比作一个潜力巨大的大脑，那么Skill就像是给这个大脑的一套套能反复使用的“高级武功秘籍”。有了它，Agent能从“什么都略知一二”的通才，变成在特定领域“什么都擅长”的专家。

02 Skill原理介绍：渐进式加载与智能调用

Skill运行在一个沙盒环境中，允许大模型访问文件系统和执行bash命令。在这个环境里，一个个Skill就像文件夹，Agent通过命令行来读取文件、执行脚本，从而完成任务。这种“按需取用”的架构，让Skill成为既强大又高效的“工具箱”。

为了平衡效果与效率，Skill设计了一套聪明的三层分级加载机制：

级别	加载时机	Token 消耗	内容
1 级：元数据	始终（启动时）	每个技能约 100 Token	YAML前置元数据中的名称（name）和描述（description）。
2 级：说明文档	技能触发时	通常低于 5000 Token	SKILL.md文件的正文，包含工作流程、示例（Few-shot）、约束与指南。
3 级：资源与代码	按需	几乎无限制（内容不加载到上下文）	通过bash执行的捆绑文件，如脚本（.py, .js）、配置文件（.json）、参考资料。

Level 1：元数据（始终加载）
元数据是Skill的“名片”，包含名称和描述。Agent启动时会加载所有已安装Skill的元数据，从而知道每个Skill的用途。由于其非常轻量，你可以安装大量Skill而无需担心占满上下文。

Level 2：说明文档（触发时加载）
SKILL.md文件的正文就是说明文档。只有当用户的请求与Skill元数据中的描述匹配时，Agent才会用bash指令读取这份文档，并将其内容加载到上下文中。这种“触发式加载”确保了只有相关的详细指令才会消耗Token。

Level 3：资源与代码（按需加载）
Skill还可以打包更深入的资源，如更详细的文档、可执行脚本或API参考文档等。Agent仅在需要时，才会通过bash去读取或执行这些文件，且脚本代码本身不会进入上下文。这使得Skill能捆绑大量信息，几乎不增加额外的上下文成本。

Skill的调用逻辑：从理解意图到稳定执行

那么，Agent是如何智能选择并执行一个Skill的呢？整个过程如同一位经验丰富的助理在处理工作：

1. 意图匹配（找到对的人）：Agent分析用户需求，并快速扫描所有Skill的元数据（“名片夹”），寻找最匹配的那一个。
2. 读取手册（看懂怎么干）：找到合适的Skill后，Agent会读取其SKILL.md（“操作手册”），研究详细的执行步骤和注意事项。
3. 按需执行（动手开干）：根据手册指引，Agent开始工作。如果需要，它会从“工具箱”（L3资源）中调用脚本或工具来执行具体操作。
4. 反馈结果（事毕复命）：任务完成后，Agent向用户汇报结果，或在遇到困难时及时提问。

整个流程在沙盒环境中安全、可控地完成。

03 Skill vs. 其他概念的区别

为了更清晰理解Skill的独特价值，我们将其与容易混淆的快捷指令（Command）和原子工具（MCP）进行对比。用一个厨房的比喻就很好懂：

概念	好比是……	核心特点	适用场景
快捷指令 (Command)	微波炉上的 “指定按钮” （如 /爆米花）	由用户主动触发的、固定的、单一功能的命令。简单直接，但不够智能灵活。	作为主动复用prompt的快捷方式，让用户快速调用模板prompt。
原子工具 (MCP)	厨房里的 “单一厨具” （如一把刀、一个烤箱）	为AI提供调用外部API或脚本的基础能力。模型知道有这个工具，但不知道在什么场景、什么步骤下最优使用。	通过标准协议连接外部系统以获取信息或完成任务。
技能 (Skill)	一本完整的 “菜谱” （如“如何制作法式焗蜗牛”）	由模型根据任务自动匹配和驱动。它定义了需要哪些工具、遵循哪些步骤、注意什么要点，是流程化、场景化的知识集成。	由模型驱动意图理解，通过渐进式加载补充上下文，并根据标准作业程序（SOP）完成复杂任务。

我们也对比一下其他相关功能：

概念	核心特点	适用场景	易混淆点
规则 (Rules)	通常通过agent.md或project_rules文件维护，内容基本与项目强绑定。	专注于和项目强相关的通用行为准则和习惯。	在无Skill时，部分场景可通过在rules文件中手动维护不同文件的索引和摘要来实现场景复用。
智能体 (Agent)	通常搭配相关prompt和对应的tools打包使用，普遍用于多Agent系统。	专用型、目标明确的复杂场景。	在“Skill + 子智能体（subagent）”的场景中，也能实现多智能体调度的逻辑。
记忆 (Memory)	由模型主动或被动从用户对话中提炼关键上下文并进行记录。	日常开发中潜移默化地记录历史上下文，对用户干扰小。	Memory生成的内容可能类似于rules或Skill。通常明确了使用场景的memory可以被手动迁移到rules或Skill中。

04 什么是好的Skill？—— 从“能用”到“好用”的准则

一个好的Skill应遵循以下原则，确保其高效、可靠且易于维护：

Good Skill vs Bad Skill

评判维度	Good Skill	Bad Skill
单一职责原则	每个Skill只做一件事，且把它做好。 例如，将“查询数据并生成图表发送邮件”分解为三个独立Skill：query_data, generate_chart, send_email。	一个Skill试图做太多事，功能混杂，导致意图匹配困难和执行逻辑复杂。
描述清晰度	描述清晰、具体，使用自然语言，明确说明输入、输出和核心功能。例如：“根据用户提供的城市名和日期范围，查询并返回该城市的天气数据。”	描述模糊，充满技术术语，智能体难以理解其适用场景。例如：“一个用于数据处理的工具。”
参数设计	参数精简、命名语义化（如city_name, date_range），并为每个参数提供清晰的描述和示例。明确参数如何获取及使用。	参数过多、命名不规范（如arg1, p2），缺少详细的注释说明。
可组合性	设计时就考虑可组合性，其输出可以作为其他Skill的输入，方便构建更复杂的任务流（Workflow）。	设计上是“一锤子买卖”，难以与其他Skill联动，无法融入更大工作流。

如何写好一个Skill？

1. 原子性（Atomicity）：坚持单一职责，让每个Skill都像一块积木，小而美，专注于解决一个具体问题，便于日后的复用和组合。
2. 给例子（Few-Shot Prompting）：这是最关键的一点。与其费尽口舌解释，不如直接在SKILL.md中提供几个清晰的输入输出示例。模型能通过具体例子，快速理解你想要的格式、风格和行为。
3. 立规矩（Structured Instructions）：
   • 定角色：给它一个明确的专家人设，如“你现在是一个资深的市场分析师”。
   • 拆步骤：把任务流程拆解成一步步的具体指令，引导其“思考”。
   • 画红线：明确告诉它“不能做什么”，防止产生“幻觉”或错误操作。
4. 造接口（Interface Design）：像设计软件API一样，明确定义Skill的输入参数和输出格式（如固定输出JSON或Markdown）。这让你的Skill可以被其他程序或Skill稳定调用和集成。
5. 勤复盘（Iterative Refinement）：把Skill当作产品来迭代。在实际使用中收集“Bad Case”，然后将它们转化为新的规则或反例，补充到Skill定义中，让其持续进化。

05 社区热门Skill推荐

刚接触Skill不知从何下手？可以从社区沉淀的热门Skill中寻找灵感，或直接在你的工作流中复用。

Claude官方Skill仓库

Anthropic在 github.com/anthropics/Skills 维护了一个官方Skill仓库，是学习最佳实践的绝佳资料。

部分官方Skill列表：

Skill 名称	Skill 说明	适用场景
frontend-design	创建具有独特性、生产级别质量的前端界面，避免通用AI审美。	适用于构建Web组件、页面或应用，需要突出视觉效果时。
git-committer	分析git变更内容并生成对应的commit信息。	当用户需要提交代码变更、自动生成或规范化commit消息时。
document-Skills/pdf	提供全面的PDF操作工具集，支持文本与表格提取、创建、合并/拆分等。	适用于需要以编程方式处理、生成或分析PDF的场景。
mcp-builder	指导创建高质量的MCP（Model Context Protocol）服务器。	适用于Python（FastMCP）或Node/TypeScript环境，需要为模型集成外部API时。
Skills-creator	指导创建或更新能扩展Claude能力的Skills。	适用于为Claude开发新能力的场景。

如何快速使用官方Skill？
大多数官方Skill都能直接下载或通过Git克隆到本地。在TRAE等工具中，一般只需将这些Skill文件夹放到指定的.trae/skills/目录下，接着重启或刷新Agent，它就会自动识别并加载这些新能力。

社区其他资源

• Awesome集合：github.com/ComposioHQ/awesome-claude-Skills、github.com/travisvn/awesome-claude-Skills
• Skill分发市场：Skillsmp.com/zh
• 文档转Skill工具：github.com/yusufkaraaslan/Skills_Seekers
• 学术写作：github.com/K-Dense-AI/claude-scientific-writer
• UI/UX设计：www.ui-Skills.com、ui-ux-pro-max-Skills.nextlevelbuilder.io

06 在TRAE中快速创建与使用Skill

理论不如实践。以下以在TRAE SOLO中创建和使用Skill为例。

Skill创建

方式一：在设置中直接创建

1. 按下快捷键 Cmd + , （Mac）或 Ctrl + , （Windows）打开设置面板。
2. 在左侧找到「规则和技能」选项。
3. 在「技能(Beta)」板块，点击右侧的「+ 创建」按钮。
4. 在弹窗中填写技能名称、描述和指令（即SKILL.md主体内容）。
5. 点击「确认」即可创建。

例如，创建一个git-committer技能，其指令部分（SKILL.md）内容示例如下：

# Git Committer
该功能用于分析 git 仓库中的变更内容，并生成符合规范的 commit 信息。

## 使用场景
- 当用户需要提交代码变更时
- 当用户想要自动生成 commit 信息时
- 当用户需要规范化 commit 消息格式时

## 工作流程
1. **分析变更**：检查当前 git 仓库状态，获取所有变更内容
2. **分类变更**：将变更分为新增、修改、删除等类型
3. **生成 commit 信息**：根据变更内容生成符合规范的 commit 消息
4. **执行提交**：使用生成的 commit 信息执行 git commit 操作

## 支持的变更类型
- **新增文件**：识别新增的文件并添加到 commit 中
- **修改文件**：分析文件修改内容，提取关键变更
- **删除文件**：识别删除的文件
- **重命名文件**：识别文件重命名操作

## Commit 消息规范
生成的 commit 消息遵循以下格式：
<type>(<scope>): <subject>

<body>

<footer>

方式二：直接解析本地SKILL.md文件
在当前项目目录下，创建 .trae/skills/[你的技能名]/ 文件夹，并将包含SKILL.md及相关资源的完整Skill文件夹放入。与TRAE对话时，它会自动识别并加载该技能。在「设置 -> 规则和技能」中也能看到已成功导入的技能列表。

方式三：在对话中创建
TRAE内置了skills-creator技能，你可以直接在对话中要求TRAE帮你创建所需的Skill。例如，输入“帮我创建一个用于分析代码结构的codemap技能”，TRAE会引导你完成创建过程。

Skill使用

在TRAE中使用技能非常简单。加载所需技能后，只需在对话框中用自然语言描述需求即可，系统会自动匹配并调用相应技能。

例如：

• 输入“帮我设计一个有科技感的登录页面”，系统会自动调用frontend-design技能。
• 输入“帮我提取这个PDF里的所有表格”，系统会自动调用document-skills/pdf技能。
• 输入“分析一下我这次的代码变更并生成commit”，系统会自动调用git-committer技能。

系统会自动分析你的需求，加载技能文档，并一步步指导或自动完成任务。

实践场景举例：基于飞书的Spec Coding

让我们通过一个“基于飞书文档的Spec Coding”场景，看看如何用Skill解决实际问题。传统规则（Rules）一次性加载所有内容，不够灵活且占用上下文。而Skill的“渐进式加载”动态方式正好可以解决此问题。

什么是Spec Coding？
Spec Coding提倡“先思考后行动”，通过详细定义可执行的需求规范（Specification）来驱动AI开发。流程包括“需求分析、技术设计、任务拆解”的文档编写，最后让AI根据规范编码。

我们可以将这个过程拆解为多个独立的角色型Skill和一个协调型Skill：

多角色专家Skills设计：

角色	技能标识	主导思维	职责	交付物
需求分析师	requirement-analyst	产品思维	澄清挖掘需求、定义边界、细化场景和用户故事。	REQUIREMENT.md
技术架构师	system-architect	工程思维	技术选型、数据建模、模块与API设计。	DESIGN.md
任务规划师	task-planner	项目管理思维	将需求拆解为原子任务、规划依赖顺序、设定完成标准。	TODO.md
规范执行者	spec-coder	编程思维	严格遵循设计文档进行编码，管理变更，自我验证。	高质量代码

飞书文档使用Skill
飞书文档支持Markdown超集语法。我们可以创建一个using-feishu-doc技能，其目的是：

1. 教会Agent飞书文档的特有语法，使其能写出格式正确的文档。
2. 约束Agent利用飞书文档的评论功能，实现多人协作审阅。用户可在文档评论中提出建议，Agent重新阅读后根据建议优化文档，形成协作闭环。

Spec Coding 总控Skill
最后，创建一个spec-coding-workflow技能，将上述所有角色技能和工具技能组合起来，定义整体的Spec Coding流程，指导智能体进行分工协作与调度。

通过这种方式，我们利用Skill的动态加载机制取代固定规则，完成了复杂场景的任务分解；通过不同角色技能的分工协作，避免了Agent“什么都做”导致的执行混乱；并尝试借助飞书文档形成人机协作闭环，有效解决了Agent“不听话、执行乱、工具荒”的问题。

Q & A | 常见问题

为什么我写的Skill不生效，或者效果不符合预期？
那十有八九是你的“名片”——描述（Description）没写好。Agent通过读取Skill的description来判断何时使用它。如果描述含糊不清、过于专业或简单，Agent就无法准确匹配。用清晰、准确的白话文写描述至关重要。

使用Skill的效果，会受到所选大语言模型（LLM）的影响吗？
会有影响，但影响的方面不同。

• 更强大的模型，主要提升“挑选”和“安排”技能的能力，能更准确地理解用户意图并制定策略。
• Skill本身，决定了具体任务执行的“最低水平”和“稳定性”。一旦被选中，其内置的流程和代码会稳定运行。因此，Skill编写的好坏直接决定了任务完成的质量。

Skill是万能的吗？有什么不擅长的？
当然不是。Skill擅长处理流程明确、边界清晰的任务。在以下场景可能不是最佳选择：

• 需要高度创造力的任务：如写诗、全新品牌设计，更需要模型本身的“灵感”。
• 需要实时动态决策的复杂策略：如金融市场交易。
• 单纯的知识问答或开放式闲聊：直接问模型即可。

我可以修改社区的Skill以适应自己的需求吗？
当然可以，并且强烈建议这么做！ 大多数共享Skill都允许你“Fork”并进行二次开发。你可以将通用Skill作为模板，复制后修改其逻辑或参数，以适应自己的特定业务需求。这对生态共建和知识复用非常重要。

结语：让Agent成为真正的“行动派”

Skill的出现，为AI从“对话式助手”转变为“可信赖的执行者”搭建了关键桥梁。它通过结构化的方法封装领域知识、操作流程和工具调用逻辑，解决了Agent规则失效、执行失控的痛点，让AI的能力输出变得可控、可靠且高效。

它的核心价值在于：

• 精准击中痛点：通过三级加载机制，在功能深度与上下文效率间找到绝佳平衡，实现了Agent能力的动态扩展。
• 生态赋能，降低门槛：丰富的官方与社区资源，让开发者能站在巨人肩膀上，快速复用成熟能力。

虽然Skill并非万能，但它在“确定性流程任务”上的优势无可替代。随着AI模型能力的提升与Skill生态的完善，我们有望看到更多跨领域、可组合的Skill出现，让AI真正从“样样懂一点”的通才，进化为“事事做得好”的专家协作伙伴。

不妨从今天开始，尝试将你最擅长的领域经验封装成可复用的Skill，让AI成为你延伸专业价值的放大器。更多的技术实践与前沿讨论，欢迎访问 yunpan.plus 与其他开发者交流。

参考资料

[1] 一文读懂 Skills｜从概念到实操的完整指南, 微信公众号：mp.weixin.qq.com/s/LUyHgdaByxZuDyCfSxolIA

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